SageMakerで時系列予測モデルをトレーニングした後、スペシャリストはエンドポイントでロードテストを実行し、テスト中にレイテンシー、メモリ、CPUを監視する必要があります。ロードテスト中にこれらのメトリクスを統合的に表示するには、どのアプローチが最適ですか？

SageMakerは、エンドポイントのレイテンシー、メモリ使用量、CPU使用率などの主要なメトリクスを自動的にCloudWatchに発行します。これらのメトリクスをCloudWatchダッシュボードに集約することで、ロードテスト中にリアルタイムで統合的に監視できます。 S3へのログ書き込みとAthena/QuickSightの使用は、ログ分析には適していますが、リアルタイムのメトリクス監視にはCloudWatchダッシュボードがより直接的で効率的です。CloudWatch LogsをElasticsearch Serviceに送信しKibanaで可視化する方法も可能ですが、SageMakerが発行するメトリクスは既にCloudWatchに存在するため、追加の処理なしでCloudWatchダッシュボードで直接利用するのが最もシンプルで推奨されるアプローチです。